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Probabilistic Regression Trees

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  1. RESEARCH · CL_187150 ·

    新的PRTree方法处理缺失数据，优于CART

    研究人员开发了新的策略来增强概率回归树（PRTrees），通过在树构建过程中直接处理缺失的预测值。这种方法消除了预填充的需要，并保留了模型的核心概率特性。在真实世界数据集上的评估表明，这些方法在处理大量缺失数据时，可以优于传统的回归树（如CART），同时保留了基于树模型的解释性。